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云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的***。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需***;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商闭碧和品通过互联网进行流通。
大数据(big data),或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须***用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说:云计算是硬件***的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件***虚拟化后在进行分配使用。
可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层:数据存储,轿盯数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算***的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”慧旦,确实让人兴奋不能止。
大数据专业,一般是指大数据***集与管理专业;大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协宽昌同过滤算法、运行和学习分类算配巧枯法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业培洞解决实际问题的能力。
云计算专业则是云计算技术与应用。云计算是基于互联网应用的相关服务,通常是虚拟化的***。
云计算(CloudComputing)是分布式处理、并行处理和网格计算(Grid的发展,是这些计算机科学概念的商业实现。
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云计算与大数据都是目前IT行业的优质发展方向,大数据课程难度大,有本科学历要求!云计算相对简单,但也需要大专学历!两者的哗枝发展方向不同!
大数据学习内容主要有:
①J***aSE核心技术;
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;
③Spark相关技术、Scala基本编程;
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、握芦毁简单数据分析;理解Python机器学习;
⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。
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云计算学习主要内容有:
①网络基础与linux系统的管理;
②优化及高可用技能;
③虚拟化与云平台技术;
④开发运维。
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大数据和云计算大数据好。
首先,大数据和答辩云计算在技术体系结构上有非常紧密的联系,二者都是以分布式存储和分布式计算为基础,只不过云计算专注于服务,而大数据则更注重数据的价值化,在应用端二者的区别还是比较明显的。
而大数据的从业领域会更广泛一些,在工森举桐业互联网的推动下,未来大量的传统行业也需要大数据人才。
从大的层面来看,云计算对于计算机网络、操作系统和开发能力的要求会比较高,需要初学者具有一定的动手实践能力,而学习大数据则需要具有一定的数学基础,数学基础对于在大数据领域发展具有比较重要的作用。
从就业的角度此坦来看,当前云计算和大数据领域的就业岗位都比较多,由于云计算的就业岗位主要集中在IT互联网行业。
相对于云计算来说,大数据领域有不少岗位的就业门槛还是比较低的,入门也比较容易,比如数据清洗、数据呈现等岗位对于从业者的要求就相对比较低。
具体说说大数据的就业前景:
1、国家政策支持力度大,大数据加快落地,产业规模愈加增大。
2、大数据覆盖全行业,未来将在细分领域进一步发展,还将提供更多就业机会。
3、大数据行业人才稀缺,目前人才缺口达百万+。
在当前的大数据时代背景下,选择大数据专业是不错的选择,目前我国这方面人才紧缺,那么大数据有哪些工作岗位呢?
从大的岗位划分上来看,当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗(数据分析)、运维岗等,开发岗的任务涉及到两大方面,其一是完成业务实现,其二是完成数据生产,目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡,这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗,还需要重点学习云计算相关的知识,尤其是PaaS(平台即服务)。
大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一,不论是本科生还是研究生,当前选择大数据开发岗位会有相对较大的选择空间。源***数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两大类,通常大数据平台研发岗位对于从业者的要求相对比较高,属于研发级岗位,而大数据行业应用场景开发则相对要容易一些。
大数据专业是一个比较典型的交叉学科,涉及到的内容包括数学、统计学和计算机三大学科,所以学习的内容还是银清比较多的,如果不能做好一个系统的学习规划,很容易导致学得杂而不精,这对于就业会产生一定的负面影响。所以,本科期间应该选择一个主攻方向,围绕这个主攻方向来组织知识结构和提升实践能力。
众所周知大数据的方向主要分三个:1、大数据开发方向:涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向:涉及的岗锋裂前位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向:涉及的岗位诸如大数据运维工程师等。
由此可见,大数据的就业岗位是非常多的,而且只要能熟练掌握或者精通一门,就能取得非常不错的成绩。甚至在该方向能独当一面的话,那个人价值就不言而喻了。
大数据云计算这个专业是比较好的,当前互联网时代,大数据的发展前景是非贺信核常好的,运用范围广,这个专业学出来就业坦磨面大,技术型人才,工资禅掘待遇好。
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